Надгледани вс. Учење без надзора: у чему је разлика?

Машинско учење је наука о омогућавању машинама да стичу знање, праве предвиђања и откривају обрасце унутар великих скупова података. Слично као што људи уче из свакодневних искустава, алгоритми машинског учења постепено побољшавају своја предвиђања током вишеструких итерација.

Учење под надзором и учење без надзора су два примарна приступа учењу која се користе за обуку алгоритама за машинско учење. Свака метода има предности и ограничења и погоднија је за специфичне задатке.

Дакле, које су неке разлике и примене ове две методе машинског учења?

Шта је надгледано учење?

Учење под надзором је популаран приступ машинском учењу где се модел обучава коришћењем означених података. Означени подаци се састоје од улазних променљивих и њихових одговарајућих излазних варијабли. Модел тражи односе између улазних и жељених излазних варијабли и користи их за предвиђање нових невидљивих података.

Једноставан пример приступа учењу под надзором је филтер нежељене е-поште. Овде је модел обучен на скупу података са хиљадама е-порука, од којих је свака означена као „нежељена пошта“ или „није нежељена пошта“. Модел идентификује обрасце е-поште и учи да разликује нежељену пошту од легитимне е-поште.

Надзирано учење омогућава моделима вештачке интелигенције да прецизно предвиде резултате на основу означене обуке.

Процес обуке

Процес обуке у надгледаном машинском учењу захтева прикупљање и означавање података. Подаци се често означавају под надзором стручњака за податке како би се осигурало да тачно одговарају уносима. Када модел научи однос између улаза и излаза, онда се користи за класификацију невидљивих података и предвиђања.

Алгоритми за надгледано учење обухватају две врсте задатака:

• Класификација: Класификација се користи када желите да модел класификује да ли подаци припадају одређеној групи или класи. У примеру нежељене е-поште, одређивање имејлова као „непожељних“ или „непожељних“ потпада под класификацију.
• регресија: У задацима регресије, алгоритам машинског учења предвиђа исходе из података који се континуирано мењају. Укључује односе између две или више променљивих, тако да промена једне променљиве мења другу променљиву. Пример задатка регресије може бити предвиђање цена кућа на основу карактеристика као што су број соба, локација и квадратура. Обучавајући модел користећи означене податке, он учи обрасце и односе између ових варијабли и може предвидети одговарајућу продајну цену.

Комбинација ова два задатка обично чини основу за учење под надзором, иако постоје и други аспекти процеса.

Уобичајене апликације

Алгоритми за надгледано учење имају широку примену у различитим индустријама. Неке од популарних употреба укључују:

• Препознавање слика и објеката
• Класификација говора и текста
• Анализа сентимента
• Откривање превара и аномалија
• Процена ризика

Али постоји много других употреба и имплементација надгледаног учења.

Ограничења

Модели учења под надзором нуде вредне могућности, али такође имају одређена ограничења. Ови модели се у великој мери ослањају на означене податке да би ефикасно научили и генерализовали обрасце, што може бити скупо, дуготрајно и радно интензивни. Међутим, ово ограничење се често јавља у специјализованим областима где је потребно стручно означавање.

Руковање великим, сложеним и бучним скуповима података је још један изазов који може утицати на перформансе модела. Модели надгледаног учења раде под претпоставком да означени подаци заиста одражавају основне обрасце у стварном свету. Али ако подаци садрже буку, замршене односе или друге сложености, модел може имати проблема да предвиди тачан исход.

Поред тога, интерпретабилност може бити изазовна у неким случајевима. Модели учења под надзором могу да дају тачне резултате, али не дају јасан увид у основно резоновање. Недостатак интерпретабилности може бити критичан у доменима као што је здравствена заштита, где је транспарентност витална.

Шта је учење без надзора?

Учење без надзора је приступ машинском учењу који користи неозначене податке и учи без надзора. За разлику од модела учења под надзором, који се баве означеним подацима, модели учења без надзора се фокусирају на идентификацију образаца и односа унутар података без икаквих унапред одређених резултата. Стога су такви модели веома вредни када се ради са великим скуповима података где је обележавање тешко или непрактично.

Сегментација купаца је једноставан пример ненадгледаног учења. Користећи приступ учењу без надзора, модели могу идентификовати сегменте купаца на основу њиховог понашања и преференција и помоћи предузећима да персонализују своје маркетиншке стратегије.

Технике и алгоритми

Учење без надзора користи различите методе, али следеће две технике се широко користе:

• Груписање: Груписање је техника која идентификује природне групе унутар тачака података на основу њихових сличности или разлика. Алгоритми за груписање, као што су к-меанс и ДБСЦАН, могу открити скривене обрасце у подацима без већ постојећих ознака.
• Правило асоцијације: Правило асоцијације помаже у откривању зависности и инхерентних веза у различитим скуповима података. Проналажењем односа између варијабли, модели попут Априори помажу да се извуку правила асоцијације за ставке које се често јављају заједно и олакшавају доношење одлука.

Постоје и друге технике, али групирање и правило асоцијације су две најчешће технике учења без надзора.

Уобичајене апликације

Алгоритми за учење без надзора налазе примену у различитим доменима. Неки од популарних случајева употребе укључују:

• Анализа тржишта
• Сегментација купаца
• Обрада природног језика
• Генетска анализа
• Анализа мреже

Ограничења

Упркос бројним предностима, учење без надзора има и своја ограничења. Субјективна природа евалуације и валидације је уобичајен изазов у ​​учењу без надзора. Пошто не постоје унапред дефинисане ознаке, одређивање квалитета откривених образаца није увек једноставно.

Слично учењу под надзором, метод учења без надзора се такође ослања на квалитет и релевантност података. Бучни скупови података са ирелевантним карактеристикама могу смањити тачност откривених односа и вратити нетачне резултате. Пажљив одабир и технике предобраде могу помоћи у ублажавању ових ограничења.

3 кључне разлике између учења под надзором и учења без надзора

Методе учења под надзором и без надзора разликују се у погледу доступности података, процеса обуке и укупног приступа учења моделима. Разумевање ових разлика је од суштинског значаја за избор правог приступа за одређени задатак.

1. Доступност и припрема података

Доступност и припрема података је кључна разлика између ове две методе учења. Надзирано учење се ослања на означене податке, где су обезбедјене и улазне и излазне варијабле. Учење без надзора, с друге стране, ради само на улазним варијаблама. Он истражује инхерентну структуру и обрасце унутар података без ослањања на унапред одређене резултате.

2. Приступ учењу

Модел учења под надзором учи да класификује податке или прецизно предвиђа невидљиве податке на основу означених примера. Насупрот томе, учење без надзора има за циљ да открије скривене обрасце, груписања и зависности унутар неозначених података и користи их за предвиђање исхода.

3. Повратна спрега

Учење под надзором ради на итеративном процесу обуке са повратном спрегом. Прима директне повратне информације о својим предвиђањима, што му омогућава да континуирано прецизира и побољшава своје одговоре. Петља повратне информације помаже му да прилагоди параметре и минимизира грешке предвиђања. Насупрот томе, ненадгледаном учењу недостаје експлицитна повратна информација и ослања се искључиво на инхерентну структуру података.

Надгледани вс. Табела за поређење учења без надзора

Разлике између учења под надзором и учења без надзора може бити тешко схватити одједном, па смо направили згодну табелу за поређење.

Као што можете видети из горе наведеног, главне разлике потичу из приступа руковању подацима и учења из њихове класификације, иако обе методе играју улогу у успеху машинског учења.

Избор правог приступа машинском учењу

Учење под надзором и учење без надзора су две различите методе машинског учења које изводе обрасце унутар означених и неозначених података. Обе методе имају своје предности, ограничења и специфичне примене.

Учење под надзором је погодније за задатке где су резултати унапред дефинисани и означени подаци лако доступни. С друге стране, учење без надзора је корисно у истраживању скривених увида у огромним количинама неозначених скупова података.

Користећи предности ова два приступа, можете искористити пуни потенцијал алгоритама за машинско учење и доносити одлуке засноване на подацима у различитим доменима.